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1、传统的线下教育弊端和优势

需要学员和教师在线下进行沟通交流，时间成本，空间成本。此处不多谈了。其优势是学员的完课率（毕竟线下不好旷课）和实时互动交流（也许是真人PK）。

 

2、在线教育1.0，以图文形式为载体，将书本知识通过网络传到线上平台。其外在表现形式多为博客，博文，专栏等。

图文形式的知识载体其优势：

1. 图文所含的信息密度要大于视频。(道德经全文5000字，读了几千年。一字一句都要仔细斟酌，而吹牛是不需要打草稿的，毕竟废话可以连篇。)

2. 人们阅读图文的效率远大于视频。(图文可以一目十行，你看电视把视频调十倍试试。)

3. 从技术上来讲，图文用利于SEO，即搜索引擎收录。图文是知识的直接载体，语音和视频最终也是要转化成图文形式才能被人所接收和理解。现代搜索引擎对图文的收录是非常友好和先进的，发表一篇博文，他人只需要输入关键词就可以找到你的文章。而发一个视频，除了能搜到标题和描述文本，视频具体内容是无法搜索到的。因为视频中提取出文本内容，需要大量的成本，以科大讯飞为代表的语音公司，具有将视频转为文本的能力。但总的来说，视频对SEO是不友好的。（所以将视频尽量转成文本是目前视频SEO的一个方向。）

说完了优势，咱们再来说下劣势：

1. 图文正是因为其信息密度大，所以很多时候显得晦涩难懂，对于接收者来说是有门槛的。读者需要反复揣摩才能逐渐领会其精华。教育本身就是一个反人性的行文，如果内容过于晦涩单调，对读者是非常不友好的。（所以现在的教材改革方向之一就是教材要有趣，图文并茂等等）

2. 图文的载体会普遍存在作者和读者交互困难的情况，一般博文提供的唯一交互就是评论留言功能，这是非常低效的一种方式。（极客时间的这块做的很不错，积极的评论区也是其卖点之一吧）

3. 图文所传达的知识一般都是零散的，一本书或者一篇博文，它的内容都是有限的。 当然这个缺点，视频也有，因为视频的容量和内容也是有限的。就像微职位比视频课的内容要更加体系化一样，视频本身是零散和无体系的。

4. 图文中的知识点会反复出现，没有一个统一的标准。阅读过博文或者新闻的应该有体会，不说博文之间互相抄袭完全相同的情况。不同的博文在谈论同一个知识点时，一个问题是标准没有统一，另外问题的可能会有大量的重复。比如市面上讲PMP的课程，课程之间有大量的相似。当然这个问题，视频也会出现。

 

3、在线教育2.0，以录播视频形式为载体，人人都是学生，人人都是老师。其外在表现为录播的视频。

看完了图文为载体的教育模式，再来看看以录播视频为载体的教育模式。

录播视频知识载体的优势：

1. 其表现形式上不用说，比图文模式更加的生动，详细。

2. 录播视频课程在体系上肯定是要好过图文的，拿学院视频为例，比如这个课程《OpenCV3.2应用实战系列视频课程-Android平台银行卡卡号识别》https://edu.51cto.com/course/9170.html，相比于图文形式，它的内容更加全面且解决实际问题，一步步教导学员，内容非常详细，其学习难度相比于图文是大大降低的，学员完全可以依葫芦画瓢。这个课程它融合了多种技术，在知识网络的构建上是优于图文的。

录播视频知识载体的劣势：

1. 我们还是以上面一个课程为例来具体谈一谈，录播视频往往篇幅比较长，而暴露出来的信息非常少（下图所示）。课程《OpenCV3.2应用实战系列视频课程-Android平台银行卡卡号识别》它的前3篇视频标题：课程介绍与环境搭建、环境搭建与OpenCV代码测试、算法流程与界面设计，我们单单从标题上是肯定无法得知里面所讲的具体内容，标题过于简单，无论是对搜索引擎也好，对学员也好，表达的信息非常有限。它的信息都被隐藏起来了，让用户无从得知这是否是自己需要的。(这个问题普遍存在于我们的项目中，表达的学习内容不够具体，只有内容越具体，才能越吸引用户)

   （图1）

2. 录播视频一般都会过长，过长的视频导致的往往是没有重点，拿上面的《课程介绍与环境搭建》为例，我想看的是OpenCV3.2的搭建，那它到底是几分几秒呢？用户用耐心去看24分钟而看不到自己想要的吗？长视频有个巨大的问题，就是往往看完了才知道这不是自己想要的。(为什么在流量越来越多越来越快的今天，不是长视频大行其道，而是抖音为首的短视频火的一塌糊涂，原因就是当下越来越快的节奏下用户对信息越来越挑剔，耐心越来越少。所以要直奔主题，少讲废话，多点干货。)

3. 上面介绍图文的时候，提到过图文的优势，其利于SEO，那么对于视频，从技术上来讲，视频不利于SEO，即搜索引擎收录。不利于收录的原因也说了，因为视频最终要转换成图文的知识载体。

4. 视频录播还是没有解决师生互动交互的问题。

 

4、在线教育2.5，以录播+直播视频形式为载体，师生时时交流。其外在表现形式为录播为主，直播为辅的学习交流平台。

直播是对视频录播的一种补充，一定程度上弥补了录播课的互动交流部分。

直播视频的优势：

1. 实时在线沟通交流，对学员的粘性强，可以解决部分沟通交互问题。

直播视频的劣势：

1. 直播视频组织成本远高于录播课，因为其难以在短时间内聚集足够的直播人数(目前我们缺少定位用户是不是同类学员的手段，比如A和B最近都在看JAVA相关的视频，那么我们java有直播了就能精确定位到AB，通知参与直播)。

2. 直播视频的好坏质量无从提前知晓，完全靠口碑。所以前期的讲师和平台影响巨大。

3. 直播课程内容零散且不成体系，目前我们的直播课往往人为决定的，没有集中解决疑难点或者吸引用户的知识点（还是那个问题，我们目前的知识点都是人为定的，没有建立在分析现有数据基础上，A和B最近都在看JAVA相关的视频，但是java中某个知识点他们都掌握的不好，如果针对这个点推送直播课程那么就有巨大的吸引力）。

 

5、关于知识与教育的思考

（图2）

随着互联网普及，各种信息，知识蜂拥而至，现在的问题不是信息、知识太少，而是太多。

当一枚前端小白在百度上敲下《前端入门》时，各种信息，知识应有尽有。其中有些是信息，有些是知识，有些则是言语无法理解的智慧。

什么是信息？

信息是零散的，互相没有关联的，是没有加工的原材料。每天在新闻上读到的各种消息，它们是零散的，是没有联系的，只是阐述一件事情。

更进一步的呢？

零散的信息被串联起来后才是知识，比如上面的《OpenCV3.2应用实战系列视频课程-Android平台银行卡卡号识别》，它是知识合集，串联了诸多的零散的小知识，甚至串联了好几本书的一个知识合集。

更进一步的呢？

对知识形成自己的思考。（这步过后教育就只能引导，不能代替了）

基于上面说的，我们可以知道：

1. 现在问题是信息泛滥，而不是信息不足。粗放式的把信息呈现出来，对用户是没有吸引力的。

2. 各种知识平台也是非常泛滥，在百度、bilibili这些平台中你可以搜索到想要的大部分知识，所以零散的知识已经非常廉价且容易获取了。

3. 信息需要进一步的加工才能产生价值，对信息进行串联，串联的越多越好越有价值。

4. 知识的最终进化方向是形成体系，从点到线，从线到面，未来的知识比拼是全面而体系化的。

所以，在未来，评价教育的好坏，在于帮助学员构建的知识网络有多完整，未来的竞争不再是单方面的竞争，而是多方面的。

今天在线教育像雨后春笋一样，知识付费的观念也慢慢深入人心。但是随着知识的普及和教育的普及，知识本身会越来越廉价，基础的知识获取成本越来越低。 而知识网络的构建服务会成为未来教育机构盈利的方向。不局限于一个视频，一个知识点，而是为学员构建完整的知识网络。

 

6、在线教育未来3.0，以录播视频和直播视频为载体，细化知识点(也是知识标准化的过程)，根据标准化的知识点来构建学员独立的知识网络。

1. 对知识点进行碎片化、标准化的构建

（图3）

2. 依托标准化的知识点，对零散知识点进行有机整合、关联，构建完整的知识网络。

3. 教、学、练、测、评各个环节围绕着（知识网络）关联起来。

   教学端讲师产生的优质内容，通过知识网络进行切分，细化教学内容。

   学员端学习时，精准定位到知识网络下的具体内容，进行标准化的知识点学习。通过标准化的知识点，可以跟图文关联起来，可以跟视频关联起来，也可以和其它业务进行清晰的关联。

   学员在进行学、练、测、评环节所产生的数据以知识网络为标准进行，强化薄弱知识点，为每个学员打上不同的知识标签。精准掌握学员的学习情况，针对性的对学员进行千人千面的个性化知识服务。

   通过知识标签进一步对用户按照知识网络分类，精准定位每个类别下的用户，在直播、建群等环节进一步深挖用户需求。（目前微职位业务和其它业务也陆续引入了直播课程体系，主要是用来吸引新用户。其主要面临的问题是，如何在一定时间内吸引有类似需求的用户进行观看直播。）

（图4）

 

7、构建知识网络技术方案，知识图谱技术

知识图谱是什么?

知识图谱是多关系图（multi-ralational graph），由多种类型的节点和多种类型的边来组成。（学术定义）

按照通俗的理解，知识图谱其实就是一种知识网络，将知识点串联起来，如（图3所示）。

传统载体上的知识之间关系是非常弱的，如（图1）所示，《OpenCV3.2应用实战系列视频课程-Android平台银行卡卡号识别》目录下所有的知识点全部是零散的，它们只是被线性的组合起来，只能简单的看出章节层级关系，而知识图谱的目标就是将无关的或者弱关系的知识点进行强关联。如（图5）展示了AI机器学习中知识点之间的先后依赖关系。

 

（图5）

 

常规知识图谱构建的技术流程如下图所示

 

（图6）

常规知识图谱架构图如下图所示

（图7）

 

知识图谱的技术难点总结：

1. 从结构化和非结构化的数据中进行知识抽取和关系抽取。无论是知识抽取还是关系抽取，都可以大致分为人工的、半人工的和无人工的方式。如下图所示，在知识图谱搭建的初中期，一般采用全人工的方式。（业内调侃：所谓人工智能就是背后有多少人工就有多少智能）

   	全人工	半人工	无人工
   准确性	高	低于全人工	低(效果有限)
   数据集	无要求	需要已标记的大量数据	需要已标记的少量数据
   人力成本	高	中	低

2. 在构建的知识网络的基础上，进行智能化的知识推理、决策等，如（图8）所示。（目前没有必要做到如此智能，相对于百度处理海量无关数据而言，在线教育涉及到的数据量就小了很多）

（图8）

8、学院(视频知识载体)和博客(图文知识载体)构建知识图谱方案目标

以上是常规条件下通用的知识图谱的构建和架构，由于学院和博客作为平台，平台上已经积累了大量的数据，现阶段问题是这些数据管理方式比较粗糙，数据之间没有建立关联，导致数据的呈现方式是零散而无序的。

因此，构建的方向应该是：让知识变得有条理，让学习变得有序且有趣。

阶段一： 丰富知识量，（图1）展示了目前视频课普遍存在的问题，视频对外展示的信息量是很有限的，不利于SEO，更加不利于学员对视频具体内容的了解。

阶段二： 建立标准化的关键词，就像敏感词有词库一样，知识网络的构建基础需要大量的关键词作为基础。（这个步骤也是用户打标签的基础，把知识的关键词和用户关联起来）

阶段三： 在知识关键词的基础上，进一步构建知识点。（这个步骤成本高，可以慢慢推进）

阶段四： 对关键词或者知识点进行关联，构建丰富而有序的知识网络。

阶段五： 基于知识网络，构建更加精细、精准的教、学、练、测、评体系。（图4）

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来源： https://blog.51cto.com/u_3314808/2960680

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